西安呼吸系统疾病死亡人数与气象因素的关系

张 楠,尚可政,刘敏茹,刘继峰,魏俊涛

(1.西安市气象局,陕西 西安 710016; 2.兰州大学大气科学学院,甘肃 兰州 730000;3.西安市疾病预防控制中心,陕西 西安 710054)

呼吸系统疾病是一种常见病、多发病,对人体健康有很大危害。世界卫生组织(WHO)发布的2018年世界卫生统计报告指出:2016年慢性呼吸系统疾病(CRD,chronic respiratory disease)死亡人数380万,占所有死于非传染性疾病(NCD,non-communicable diseases)的9%。呼吸系统是执行机体和外界进行气体交换的器官总称,是直接与外环境持续进行物质交换表面积最大的系统[1]。中国传统医学认为“肺通过息道直接与外界相通,肺叶形质娇嫩,不容异物,不耐寒热,肺又外合皮毛,故外感六淫之邪从皮毛、口鼻而入,常易犯肺[2]。”呼吸系统最易遭遇外环境的侵袭,是人体重要的免疫器官。人体所处的自然环境主要指气候环境,古今研究发现气候异常变化常常诱发或加重宿疾,而对呼吸系统疾病也有着重要的影响。通过分析气象因素与呼吸系统疾病死亡人数的相关关系,建立呼吸系统疾病死亡人数的预测模型,可为预防呼吸系统疾病的发生和建议人们合理生活方式给予一定指导,即达到“未病先防、既病防变”的目的。

1 资料与方法

1.1 资料选取

2008—2014年呼吸系统疾病日死亡数据来自西安市疾病预防控制中心,数据选取西安市11个区、2个县的全日死亡数据中的呼吸系统疾病部分,同期气象数据来自西安市气象局,包括:日平均气温(℃),日最高、日最低气温(℃),日平均气压(hPa),日最高、日最低气压(hPa),日平均风速(m/s)。

1.2 研究方法

首先计算出2010—2014年气温、气压的过去72 h平均值、最高值、最低值、过去72 h最大变幅及每日的寒冷指数,将日平均气温,过去72 h的气温、气压的最高、最低值及72 h最大变幅、日平均风速及每日寒冷指数与同期及滞后1～12 d的呼吸系统死亡人数逐一进行相关分析,共156组数据,样本数N=1 826。选取具有显著相关的气象因素,采用逐步回归分析法建立呼吸系统死亡人数的预测模型。

呼吸系统疾病的发病具有明显的季节特征[3],为了区别不同季节呼吸系统疾病对气象要素的敏感性差异,结合西安地区实际情况,以气象季节的标准划分四季。以候平均气温作为西安季节的划分,具体划分标准:候平均气温≤10 ℃为冬季;10～22 ℃为春季;≥22 ℃为夏季;22～10 ℃为秋季;以连续5日平均气温的首日开始计为一季的开始。

人体对外界环境变化做出生理反应的响应时间存在一定差异,为减小误差将实际的西安呼吸系统疾病死亡人数数据进行处理[4],其表达式为

其中:R(i)为考虑响应差异后的第i天呼吸系统疾病死亡人数;r(i-1)、r(i)、r(i+1)分别为第i-1天、第i天、第i+1天实际呼吸系统疾病死亡人数。

适用于北方的寒冷指数,反映的是气温及风速对裸露人体的影响,公式[5]为

H=Δt(9.0+10.9V1/2-V),

其中:H为寒冷指数,人体皮肤温度为33°时,人体体表单位面积的散热量[kcal/(m2·h)];V为风速(m/s);Δt为体温与周围气温之差。

2 结果分析

2.1 呼吸系统疾病死亡分布特征

根据上述季节划分方法,对2010—2014年四季的天数进行统计,结果显示:西安夏季和冬季分别长达4个多月(夏季616 d,冬季641 d),春季和秋季分别为近2个月(春季272 d,秋季297 d)。四季的日平均死亡人数分别为:春季6.08人,夏季5.37人,秋季5.2人,冬季8.03人。

西安地区呼吸系统死亡存在明显的季节差异:冬春季多、夏秋季少。西安地区冬季寒冷,雨雪较少,雾霾、寒潮等天气频发,冷空气导致呼吸道疾病免疫力降低,而寒冷干燥的环境,使病毒容易入侵和繁殖,寒冷的气候环境会使人体支气管收缩痉挛,分泌物增多,出现咳嗽、咯痰、气喘等呼吸系统疾病的常见症状,诱发呼吸系统疾病,这些可能是导致冬季呼吸系统疾病死亡率高的原因[6]。春季天气转暖,各种致病的细菌和病毒在温暖的天气中很容易滋生,西安春季冷空气活动频繁,寒潮天气多发,占全年寒潮天气的50%以上[7],寒冷干燥的气候直接影响呼吸道粘膜防御功能,人体的免疫力下降,细菌、病毒等病原微生物乘虚而入,容易引发呼系统疾病。2010—2014年的秋季,西安入秋最早是在8月末,出秋最晚在11月上旬,主要是在9月、10月,而西安地区9、10月份平均气温在11～23 ℃之间,无寒潮天气,冷空气过境强度也普遍较弱,比之夏季气温速降但体感舒适,湿度较夏季略偏高,湿度大,气候环境不易引发呼吸系统疾病。夏季气温高、湿度大,一般呼吸系统疾病在夏季里相对得到缓解。

2.2 气象要素与呼吸系统疾病的相关分析

(1) 气温相关因子与呼吸系统疾病死亡人数的相关关系 日平均气温与同期及滞后的呼吸系统疾病死亡人数的相关关系见图1。由图1分析可以看出,呼吸系统疾病死亡人数对气温响应存在滞后性,最佳滞后时间为:春季7 d、夏季及秋季9 d、冬季12 d;日平均气温与除了夏季之外的其他季节相关性较显著,春季对日平均气温滞后0～9 d,秋季对日平均气温滞后3～12 d;冬季相关性最显著、响应最敏感、持续时间最长,且随着滞后时间越长,与之相关性有逐渐增高趋势。呼吸系统疾病在春冬两季与3日最高气温有显著相关,在春、冬、秋季节与3日最低气温有显著相关,冬季与3日最高、低气温相关性最显著,说明冬季气温对呼吸系统死亡人数的影响持续时间长且较其他季节明显,低气温及气温极值可能对冬季呼吸系统死亡人数增多有一定的影响(见表1)。

注:0.097、-0.097代表置信水平为0.05的显著性检验的临界

过去72 h最大变温与同期及滞后呼吸系统疾病死亡人数的相关关系见图2。由图2分析可以看出,呼吸系统疾病死亡人数对过去72 h最大变温最显著的滞后响应时间为:春季11 d(r=-0.175),夏季0 d(r=-0.105),秋季2 d(r=-0.133),冬季不明显。春季在滞后1～4 d和8～12 d与呼吸系统疾病死亡人数有显著相关,且较其他季节对呼吸系统疾病响应最为敏感,说明变温有可能是导致春季呼吸系统死亡人数较多的一个重要因素。

表1 四季呼吸系统疾病死亡人数对气温相关因子的滞后响应时间及程度

注：黑体相关系数表示显著性检验在0.05置信水平具有统计学意义。

注:0.097、-0.097代表置信水平为0.05的显著性检验的临界

综合所有气温相关因子,呼吸系统疾病死亡人数在冬季与平均气温、最高、最低气温的相关性及响应敏感程度均强于春、夏、秋三季,而在春季与72 h最大变温较其他季节最相关、响应最敏感。西安地区进入冬季,气温波动下降,室内外温差加大对呼吸系统疾病影响明显;11月初进入冬季,西安大部分地方开始集中供暖,又减少了变温对人体呼吸系统的不利影响;而进入春季,虽然气候转暖,但由于冷空气活动频繁、寒潮频繁,气温反复,对呼吸系统疾病不利影响较大,可能导致冬、春季呼吸系统疾病死亡人数较多(见图1、图2及表1)。

(2) 气压相关因子与呼吸系统疾病死亡人数的相关关系 呼吸系统疾病死亡人数在春季与72 h最低气压、72 h最大变压有显著相关性,其中与72 h最低气压最相关,最佳响应滞后时间为12 d(r=0.204),与过去72 h最大变压相关最佳响应滞后时间为11 d(r=-0.198);在冬季与72 h最低气压、72 h最大变压有显著相关性,其中与72 h最低气压最相关,最佳响应滞后时间12 d(r=0.172),与过去72 h最大变压相关最佳响应滞后时间为0 d(r=-0.128);在秋季与日平均气压及72 h最高气压、最低气压有相关性,在夏季与72 h最大变压、日平均气压及72 h最高气压有一定相关性,响应也存在一定滞后,但从呼吸系统死亡人数对72 h最大变压及最低气压的相关性及响应程度来看不及冬春季节敏感。冬季呼吸系统疾病对变压响应较快,春季响应时间较长。人们经过寒冷的冬季进入春季,对气压变化的耐受延长,与前面变温对春季呼吸系统疾病的影响比较,在春季与变温相关性较变压更显著、敏感性更强。西安春季虽然气温较冬季上升,但冷空气活动频繁,寒潮是一年中最多发的季节,气温、气压波动影响呼吸系统疾病死亡疾病多发、死亡人数增多;而在冬季72 h最低气压和最大变压对呼吸系统死亡人数影响最大,气压的这2类因子可能是导致冬、春季呼吸系统疾病死亡人数增多的重要影响因素(见表2)。

表2 四季呼吸系统疾病死亡人数对气压相关因子的滞后响应时间及程度

注：表中黑体相关系数表示显著性检验在0.05置信水平具有统计学意义。

(3) 寒冷指数与呼吸系统疾病死亡人数的相关关系 四季呼吸系统死亡人数与寒冷指数的相关关系见图3。由图3分析可见,呼吸系统疾病死亡人数对寒冷指数的响应具有明显滞后性:春季6 d,夏季1 d,秋季和冬季9 d;四季呼吸系统死亡人数与寒冷指数之间的相关程度:冬季最显著(r=0.424)、其次依次为秋季、春季、夏季。秋冬季呼吸系统死亡人数对寒冷指数的响应最为滞后,相关性也最为显著,也说明寒冷指数对秋冬季的呼吸系数死亡人数影响最大、影响时间最持久。除了夏季之外,呼吸系统死亡人数均与寒冷指数成正相关关系,即春、秋、冬季呼吸系统疾病死亡人数随着寒冷指数升高而上升。

注:0.097、-0.097代表置信水平为0.05的显著性检验的

(4) 风速与呼吸系统疾病死亡人数的相关关系 四季呼吸系统疾病死亡人数与日均风速的相关关系见图4。由图4分析可见,四季呼吸系统死亡人数均与日均风速有显著的相关性,对风速的响应具有明显滞后性,其中在冬季与风速的相关性最显著,R值高于春、夏、秋三季。结合前面气温、气压相关因子及寒冷指数与呼吸系统疾病死亡人数的相关分析,气象因素与夏季呼吸系统死亡人数相关性较弱,而日均风速是与之相关最为显著的一个气象因素,说明日均风速的增大可能是冬季呼吸系统死亡人数最多和在夏季影响呼吸系统疾病的一个重要气象因素。

注:0.097、-0.127分别代表置信水平为0.05、0.01的显著性检验的临界相关系数。

2.3 预报模型的建立

在相关分析的基础上,选取日平均风速、日平均气温、日平均气压,以及气温和气压的过去3 d内的平均值、最高值、最低值、过去72 h内气温、气压最大变幅及寒冷指数有显著相关性的因子,春季共有92个自变量因子,冬季共有103个自变量因子,因变量为呼吸系统疾病死亡人数,采用逐步回归分析法,建立西安春季和冬季呼吸系统疾病死亡人数的预测方程(见表3)。

Y1为春季呼吸系统疾病死亡人数;X1为预报日前6 d的寒冷指数;X2为预报日前11 d的72 h最大变压;X3为预报当日日均风速;X4为预报前12 d的72 h平均气温;X5为预报日前11 d的72 h最低气压;X6为预报日前12 d的72 h最大变温;X7预报前12 d的72 h日最高气温;X8为预报日前4 d的72 h最大变温;X9为预报日前10 d的72 h最大变温。

Y2为冬季呼吸系统疾病死亡人数;X1为预报日前9 d的寒冷指数;X2为预报当日的日均风速;X3为预报前3 d的寒冷指数;X4为预报前12 d的72 h最低气压;X5为预报日前1 d的日均风速;X6为预报日的寒冷指数;X7预报前3 d的72 h日最低气温;X8为预报日前4 d的日均风速;X9为预报日前3 d的72 h变压。

表3 呼吸系统疾病死亡人数预测模型及检验结果

注：R为复相关系数;F为方程检验的方差分析结果;P≤0.001表示差异有统计学意义,方程成立。

2.4 预测效果检验

利用2008—2009年气象数据,按照预测方程计算预测呼吸系统疾病死亡人数,预测结果显示:根据冬季公式计算冬季的预测人数,与实际的冬季呼吸系统疾病死亡人数对比,预测结果与实际死亡人数平均相差0.56人;根据春季公式计算春季的预测结果,与实际的春季呼吸系统疾病死亡人数对比,预测结果与实际死亡人数平均相差1.42人;2个预测模型预测与实测结果比较接近,预测效果较好。

3 结论与讨论

西安地区呼吸系统死亡率存在冬春季多、夏秋季少的季节差异。总体来说,低温、低压是冬季,变温、变压是春季呼吸系统死亡人数增多的主要气象因素;风速增大或者寒冷指数上升时呼吸系统疾病死亡人数有增多的趋势。选取呼吸系统死亡人数与气温、气压、风速相关因素及寒冷指数有显著相关性的因子,采用逐步回归分析法,建立了西安春季和冬季呼吸系统疾病死亡人数的预测方程;检验结果呼吸系统死亡人数冬季、春季预测结果与实际人数平均分别相差0.56人、1.42人,预测与实测结果比较接近,预测效果较好。对预防呼吸系统疾病发生、引导呼吸系统疾病患者生活方式有一定指导意义。呼吸系统疾病从发病到死亡是一个复杂、漫长的生理、病理过程。气压忽高忽低与气象病理现象是相联系的;寒冷环境中,肺泡巨噬细胞的吞噬功能降低,清除细菌的能力大为减退,使得上呼吸道“自身菌”侵入下呼吸道的机会增加。伴随冷高压天气出现的低温、多风等因素能真正对呼吸道外感病发生作用[8]。所以在低温及气候反复变化时要注意预防呼吸系统疾病的发生,特别是老年人、儿童及有慢性呼吸系统疾病病史的人更需加强预防。

呼吸系统疾病的发生、发展受医疗、遗传、气候环境、体质、生活习惯等多方面因素的综合影响,探讨气象因素与呼吸系统疾病的关系,关键在于如何从诸多因素中分离出气象因素的影响。目前研究主要手段为收集长期的观察资料,以统计分析等方法从大量数据中探寻两者的关系,此外还有动物实验、临床调查等方式。由于资料来源限制,研究时间序列较短,还不能完全反应气象因素对呼吸系统疾病的影响关系,研究资料除了采用死亡人数外,还应结合门急诊和住院诊疗情况,以及疾病预后转归来综合研究。然而跨学科研究资料收集较困难,研究方法相对局限,使得研究还处于起步阶段,研究结果不全面也缺乏系统性,需要在今后的研究工作中积极努力来逐步完善,以期为改善人民生活提供更多帮助。